基于灰色新陈代谢马尔可夫模型的飞行事故预测

灰色预测适用于时间短、数据量少和波动不大的预测问题,在长期预测时,数据序列拟合较差,预测精度偏低;而马尔可夫链适用于长期、数据序列随机波动大的预测问题。笔者结合灰色新陈代谢GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,建立飞行事故预测模型。模型去掉已失去参考价值的历史老信息,补充新信息,克服了随机波动性数据对飞行事故预测精度的影响,提高了灰色预测的应用水平。实例预测1973—2008世界飞行事故,其结果证明了灰色新陈代谢马尔可夫GM(1,1)模型预测精度较高,可用于飞行事故预测,具有较强的科学性和实用性。     

煤矿事故预测的马尔可夫SCGM(1,1)c模型的建立与应用

煤矿安全是煤矿生产的重要保障,煤矿事故预测是煤矿安全评价和决策的基础。结合灰色SCGM(1,1)_c预测模型和马尔可夫链理论的优点,根据煤矿生产的特殊条件,提出了基于马尔可夫链的SCGM(1,1)_c预测模型。首先利用灰色SCGM(1,1)_c预测模型对我国1990—2010年的煤矿事故百万t死亡率进行初次预测,然后根据初次预测结果,利用残差模型对SCGM(1,1)_c模型预测结果进行修正。最后在修正模型的基础上,运用马尔可夫SCGM(1,1)_c模型对我国2011—2013年煤矿事故百万t死亡率进行了预测,并对两种模型的预测误差进行了对比分析。结果表明,马尔可夫SCGM(1,1)_c预测模型既能揭示煤矿事故百万t死亡率变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性。     

贝叶斯动态模型在煤矿事故预测中的应用研究

随着我国煤炭工业的快速发展,煤矿安全生产形势趋于好转,煤矿各类事故死亡人数逐年下降,但是煤矿事故总量仍然很大。在分析了贝叶斯动态模型特点的基础上,依据2001~2013年我国煤矿事故百万吨死亡率数据,分别运用贝叶斯常均值模型和一阶多项式模型,对历年煤矿百万吨死亡率进行样本训练和残差分析,并对2014年煤矿百万吨死亡率进行预测。结果表明,贝叶斯动态模型可适应煤矿事故的特点并用于煤矿事故进行科学的预测,其一阶多项式模型具有较高的预测精度,研究方法及结果可为煤矿监管部门及企业的安全管理决策提供借鉴。     

新能源汽车与行人交通事故严重程度分析

为探究影响新能源汽车与行人交通事故严重程度的诱因,基于英国近4 a发生的1 819条新能源汽车与行人交通事故数据,从驾驶员、行人、新能源车辆、道路、时空和环境5个方面选择了19个影响因素作为协变量,并根据数据特征将因变量分为轻伤和严重伤害两类。考虑到数据异质性,首先通过因子分析法与k-means聚类进行聚类分析,然后采用Logistic模型对聚类分析得到的两类集群进一步分析,从预测准确率和协变量共线性指标两个方面确认了模型的适用度。结果表明：基于聚类分析构建的Logistic模型预测准确率均达到80%以上;变道或超车、车龄、支路及环形交叉口、双幅路(有中央分隔带)对事故伤害严重程度有异质性影响;行人年龄大于46岁和夜间行车会明显增加事故严重程度;其中,变道或超车和行人年龄对新能源汽车事故严重程度的影响比传统人-车事故更加显著。     

基于云平台的煤矿安全动态诊断系统

煤矿安全动态诊断系统是以云计算、物联网、数据挖掘技术为支撑,综合集成采、掘、机、运、通等专业,人、机、环、管四要素,时间和空间,历史和现势的在线和日常业务数据,基于动态三维虚拟矿井平台,对煤矿安全生产的各类信息进行展示、分析、推理,挖掘历史数据中蕴含的模式和知识。诊断并概括现势安全状态,预测未来安全形势,实现煤矿安全生产的动态诊断和辅助决策的软件系统,最终降低煤矿安全生产事故的发生,实现煤矿安全管理的信息化、现代化。     

煤矿事故预测的指数平滑-BP神经网络混合模型研究

为准确预测煤矿未来安全生产形势,采用指数平滑法、BP神经网络模型对我国1991~2010年煤矿死亡人数进行建模研究。在分析两单一模型预测结果后进一步采用指数平滑-BP神经网络混合模型对原数据进行分析,结果表明混合模型泛化能力强,预测精度高,更加符合煤矿事故发展的特点,适用于对煤矿死亡人数的预测。并应用该混合模型对2014年及未来五年的煤矿死亡人数进行预测和分析,为煤矿安全管理提供理论依据,有助于最大限度地减少事故的发生。     

公路隧道交通事故严重程度预测模型研究

为明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,从134起事故统计数据中选出13个事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序Logit模型和广义有序Logit模型,建立交通事故严重程度预测模型。分析这13个因素对交通事故严重程度的影响程度,并对比2个模型的预测效果。结果表明:事故发生日期、发生时间、是否超速、天气和大型车比例5个自变量与事故严重程度显著相关。从广义有序Logit模型来看,事故发生时间不满足比例优势假设;广义有序Logit模型可以放宽部分自变量的比例优势假设,能给出更好的预测结果。     

基于混沌、灰色理论模型,预测煤矿生产中安全状况的对比分析

建立煤矿安全生产状况预测的非线性回归模型、混沌动力学模型、灰色模型和灰色残差模型,用4种模型对我国百万吨煤矿死亡率进行预测分析,其结果表明:混沌动力学预测模型和非线性回归模型使用参数较少、计算简单,易于推广,但预测精度尚不高,误差较大;使用灰色残差模型进行预测,虽然计算复杂,但预测精度较高,验证2007年度百万吨死亡率相对误差仅为0.96%,煤炭生产的安全性指标百万吨死亡率宜采用残差模型进行预测。笔者认为,灰色残差模型在对煤矿安全生产的宏观管理领域有广泛的应用前景。     

浅谈大数据在煤矿安全领域的应用——"智慧矿井"

本文探讨了大数据技术在煤矿安全生产管理中的应用。利用大数据相关性来分析目前尚未明确发生规律的煤矿事故并建立预警模型,该模型比较简单可靠,而且物联网在煤矿生产中的普及,使生产各个环节、生产参数、环境参数、设备设施参数等都可以监控监测,数据量极大增长。数据之间的关系需要挖掘,通过统计分析2012~2016最新五年的煤矿安全事故数据,找出了近五年事故发生起数和死亡人数占比较多的事故,探讨了大数据在煤与瓦斯突出、顶板、水害、火灾等事故预警方面的应用,依据相关的数据建立预警模型为各种险情和事故处理提供监控和响应,降低损失和伤亡。由此,提出通过大数据打造"智慧矿井"的概念。     

改进欧拉法的GM(1,1)模型及其在非煤矿山事故预测中的应用

通过对GM(1,1)模型中的微分方程使用数值算法求解,提出一种改进欧拉算法GM(1,1)模型.将此模型应用于我国非煤矿山事故预测中,并且对改进模型的预测数据及结果与原始模型进行了比较,表明该预测模型提高了预测精度,验证了模型的可行性,并对我国非煤矿山事故发生趋势做出统计学的判断.该模型可以精确的预测近期的一些数据,而长远的预测则为一种趋势的反映.     

基于粗糙集与遗传算法的航空器空中相撞事故因素分析

为高效准确挖掘航空器空中相撞事故与相应事故致因因素间的规律,利用事故数据,提出一种基于粗糙集和遗传算法的分析模型。首先运用粗糙集理论对SHELL模型提供的第一层次因素进行重要性程度排序,并确定其权重;然后分析事故中各环节的具体因素,结合遗传算法对这些子因素进行约简,约简时重点考虑重要度高的主因素,确定最终的事故因素及其决策规则;最后,实例分析得出导致事故的主要因素为机组违规、管制差错与违规、气象和空域。实例分析结果表明,该模型与算法能适应航空事故数据特点,能客观描述几个主要因素与事故发生之间的关联关系。     

基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测*

为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2 467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络（TAN）构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。     

基于MAIB事故报告的人为失误灰色关联分析

人为失误作为海上交通事故的主要原因,受到多种因素的影响。为了识别这些影响因素,避免或减少因人为失误导致的海上交通事故,基于96件英国海事调查委员会(MAIB)事故报告,应用熵加权灰色关联分析,分别按船旗国、船舶类型、事故类型计算人为失误与影响因素之间的关联度。结果表明,能力/技能/知识、团队协作、程序和现行规程、设备、交流(内部和外部)和管理/检验/检查是影响人为失误的主要因素。     

变燃速发射药连续化生产模糊综合评价模型研究

变燃速发射药连续化生产过程属于易燃、易爆、有毒系统,稍有不慎,均可能引起恶性事故.为了减少和避免事故的发生,发现生产过程中的关键危险环节从而引起注意,提高检查力度尤为重要.采用模糊综合评价法针对此系统建立数学模型,对系统中各主要生产环节的生产材料、加工机械及工艺过程进行权重分析,应用模糊数学多目标决策分析法进行安全评价,旨在找出系统发生事故的关键原因.结果表明,变燃速发射药连续化生产系统事故影响因素中工作人员所占的权重最大,其次为生产工艺、原料物质、机械设备、作业环境.     

大型游乐设施风险评估与分级方法研究

大型游乐设施的运行是一个动态管理过程,不仅涉及设备本身,而且与人、环境等因素密切相关。针对这个特点,提出大型游乐设施风险矩阵(RMM)的风险分级方法。提出了将事故树与模糊数学相结合的模糊事故树法(FFTA);采用3σ模糊表征法计算大型游乐设施各类风险事故的概率;再采用信息熵法来评价大型游乐设施的风险后果;最后利用风险矩阵法来确定大型游乐设施的风险等级,并通过实例验证了该分级模型有效。     

民航事故征候的关联度分析和灰色模型预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容,其目的是掌握民航事故征候影响因素的影响程度和未来发展状况,以此提出相应的安全措施,减少民航事故.通过对民航事故征候及其影响因子作灰色关联度分析,发现机组失误是关键因子,其后依次为总飞行时间、机械原因和天气原因;运用灰色模型对现有2001-2004年机组失误导致的事故征候的实测统计数据进行分析,预测出2005-2009年机组失误导致的事故征候次数分别为37、44、52、61和73;经过残差、后验差等检验分析,发现该模型精度较高,效果较理想.预测的趋势指示出机组失误导致的事故征候随时间的推移在增加.所以,在以后的航空安全管理工作中要着重加强机组管理,有效的预防和矫正机组行为失误,从而达到减少事故征候的目的.     

掘进工作面复杂环境因素与人因伤亡事故的关联度分析

为探究煤矿掘进工作面的温度、湿度、噪声、照度、粉尘等环境因素对人因伤亡事故发生的影响,进一步明确不同类型的人因伤亡事故与各环境因素之间的关系,针对人因伤亡事故的发生与各环境因素之间不具有确定的线性关系,而是具有灰色系统的特点,运用灰色关联分析方法建立了不同类型人因伤亡事故与环境因素之间的灰色关系模型,分析了掘进工作面不同类型的人因伤亡事故与各环境因素之间关联程度的大小。结果表明,在煤矿掘进工作面的温度、湿度、噪声、照度、粉尘5个环境因素中,温度是影响掘进工作面人因伤亡事故的最主要因素,其次是光照,再次是温度。     

基于行为科学的煤矿安全文化建设模式研究

针对煤矿企业的特点,简要分析国内煤矿企业安全现状及存在问题;探讨我国煤矿事故发生的致因与根源,认为人的不安全行为是煤矿重特大事故频发的主要原因;从煤矿企业所处的环境和自身发展的要求出发,提出以行为科学为理论基础的安全文化建设思路,改变传统安全文化建设中突出硬件建设的做法,把建设的重心转移到"人因"上,突出人的行为与意识在安全文化建设中的地位和作用;引入行为科学的个体行为理论、群体动力理论及组织行为理论,提出一种以个人-群体-组织系统相结合的煤矿安全文化创新建设模式,并分别对个体、群体及组织安全文化建设进行论述,针对构建煤矿安全文化创新机制提出了建议与对策。     

基于SPA模型的煤矿瓦斯危险源风险评价

根据危险源理论和三类危险源的观点,采用集对分析(SPA)方法,进行了安全一事故集对的同异反分析,指出应采取措施控制不确定项,尤其要控制其中的第二类、第三类危险源才能使系统趋于安全状态;同时建立了煤矿瓦斯危险源风险评价模型,通过联系度的计算得出煤矿瓦斯的安全等级.研究表明,将集对分析方法应用于某煤矿瓦斯危险源风险评价,计算简单,结果较为精确、可靠,为不确定系统的评价提供了一条新思路.     

基于零膨胀负二项回归模型的内河水上交通人命安全分析

运用零膨胀负二项回归模型,分析水上交通事故中人员死亡失踪数量的各影响因素的影响程度。通过Pearson相关分析得到与水上交通事故中人员死亡失踪人数密切相关的因素,建立ZINB回归模型得到各因素的参数估计值。运用弹性分析方法对不同影响因素的影响程度进行评估,根据影响程度对各影响因素进行排序。将该方法应用于长江海事局辖区范围内的水上交通事故人员死亡失踪分析,取得了理想效果。